如何在python中找到临界z值

每次执行假设检验时，您都会获得检验统计量。要确定假设检验结果是否具有统计显着性，您可以将检验统计量与临界 Z 值进行比较。如果检验统计量的绝对值大于临界 Z 值，则检验结果具有统计显着性。

要在 Python 中查找临界 Z 值，您可以使用scipy.stats.norm.ppf() 函数，该函数使用以下语法：

scipy.stats.norm.ppf(q)

金子：

• q：使用的重要性级别

以下示例说明如何查找左手测试、右手测试和双尾测试的临界 Z 值。

左测试

假设我们想要找到显着性水平为 0.05 的左检验的临界 Z 值：

 import scipy.stats

#find Z critical value
scipy.stats.norm.ppf(.05)

-1.64485

临界 Z 值为-1.64485 。因此，如果检验统计量小于该值，则检验结果具有统计显着性。

正确的测试

假设我们想要找到显着性水平为 0.05 的右侧检验的临界 Z 值：

 import scipy.stats

#find Z critical value
scipy.stats.norm.ppf(1-.05)

1.64485

临界 Z 值为1.64485 。因此，如果检验统计量大于该值，则检验结果具有统计显着性。

双面测试

假设我们想要找到显着性水平为 0.05 的双尾检验的临界 Z 值：

 import scipy.stats

#find Z critical value
scipy.stats.norm.ppf(1-.05/2)

1.95996

每次执行双尾检验时，都会有两个临界值。在这种情况下，临界 Z 值为1.95996和-1.95996 。因此，如果检验统计量小于 -1.95996 或大于 1.95996，则检验结果具有统计显着性。